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混合动力汽车参数的交叉-变异蜂群算法优化 被引量:3
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作者 刘建辉 姚方方 张彦 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期186-192,共7页
为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略。以动力系统参数和能量控制策略参... 为了减少混合动力汽车(HEV)油耗和有害气体排放量,提出了基于交叉—变异蜂群算法的参数优化方法,通过建立车辆的动力学模型、关键部件模型,综合运用发动机、电机及动力电池的效率,制定了能量管理策略。以动力系统参数和能量控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型。在蜂群算法基础上,使用交叉—变异策略加深局部搜索方法的优化深度,使用半随机半保留方法提高了全局搜索效率。结果表明:经美国城市循环工况(UDDS)工况验证,优化后油耗减少了4.85%,CO排放量降低了19.83%,碳氢化合物(CH)排放量降低了8.08%,氮氧化物(NOx)排放量降低了7.08%。这说明了交叉—变异蜂群算法在车辆参数优化中的有效性。 展开更多
关键词 混合动力汽车(HEV) 能量管理策略 有害气体排放 参数优化 交叉—变异策略 蜂群算法
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